兼容 OpenAI 生态
快速接入现有 OpenAI 生态，一键集成接入。
DeepSeek 全系支持
支持 DeepSeek 全系列模型，立刻使用当下最厉害的模型！
DeepSeek R1
数学、代码和推理任务上可与 OpenAI o1 媲美。
DeepSeek V3
性能和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。
Qwen2.5 Max
Qwen 推出的首款 MoE 模型，使用超过 20 万亿个 Token 进行训练。
QwQ 32b
首次在 Qwen 中引入扩展强化学习 (RL) 来增强推理能力。
应用场景
内容创作
创意写作利用人工智能技术来生成创意性文本，如故事、诗歌等，以激发人类的创造力和想象力。
营销文案利用 AI 生成吸引人的广告语、产品描述等，以提高营销效果和转化率。
新闻撰写自动生成新闻报道，尤其是在数据驱动的新闻领域，如财经、体育等。
编程辅助
代码生成AI 可以根据开发者的描述自动生成代码，提高开发效率。
代码审查AI 可以帮助检查代码中的潜在错误和不规范之处，提高代码质量。
文档生成自动生成技术文档，如 API 文档、用户手册等，以便于开发者和用户理解和使用软件。
客户服务
智能客服利用 AI 技术提供 24h 的客户支持，解答问题，提高客户满意度。
FAQ 生成自动从用户问题和答案中提取常见问题，生成 FAQ 列表。
客户反馈分析分析客户的反馈信息，提取关键意见，帮助企业改进产品和服务。
什么是 AI 推理服务
AI推理服务是指利用已经训练好的AI模型对输入数据进行预测或决策的过程。在推理阶段，模型不再需要学习新的知识，而是专注于使用已有的知识来解决实际问题。例如，当你上传一张图片时，AI推理服务可以识别图片中的物体或人脸；当你输入一段语音时，它可以将其转换为文字；当你输入一段文本时，它可以分析其情感或生成回复。AI推理服务的核心目标是高效、快速地将模型应用于实际场景，同时保证结果的准确性和稳定性。
AI 推理服务与AI 训练的区别主要体现在以下几个方面：
目的不同：AI 推理服务旨在利用已训练好的模型对输入数据进行预测或决策，而AI 训练则是通过大量数据和计算资源训练出新的模型。
数据依赖：推理服务依赖于预训练好的模型，而训练则需要大量数据和计算资源。
应用场景：推理服务通常用于处理已有的数据，而训练则用于生成新的模型。
成本：推理服务通常比训练成本更低，因为它不需要大量的计算资源。
延迟（Latency）：延迟是指从输入数据提交到AI推理服务到返回结果所花费的时间。例如，用户上传一张图片进行识别，从上传完成到收到识别结果的时间就是延迟。延迟通常以毫秒（ms）为单位，低延迟是许多实时应用（如自动驾驶、语音助手）的关键需求。
吞吐量（Throughput）：吞吐量是指AI推理服务在单位时间内能够处理的请求数量。例如，一个服务每秒可以处理100张图片的识别任务，其吞吐量就是100 QPS（Queries Per Second）。高吞吐量适用于需要处理大量请求的场景，如推荐系统或批量数据处理。
延迟和吞吐量的关系：通常情况下，降低延迟可能会牺牲一定的吞吐量，反之亦然。
数据加密：在数据传输和存储过程中使用加密技术（如SSL/TLS协议），确保数据不会被窃取或篡改。
模型保护：防止模型被恶意复制或逆向工程。可以通过模型加密、混淆或使用专用硬件（如可信执行环境TEE）来保护模型。
访问控制：通过身份验证（如 API 密钥、OAuth）和权限管理，限制只有授权用户或系统可以访问 AI 推理服务。
输入输出验证：对输入数据进行合法性检查，防止恶意输入（如对抗样本攻击）导致模型输出错误结果。同时，对输出结果进行过滤，避免泄露敏感信息。
日志与监控：记录服务的运行日志，实时监控异常行为（如高频请求、异常输入），及时发现并应对潜在的安全威胁。
隐私保护：对于涉及用户隐私的数据（如医疗影像、个人身份信息），可以采用联邦学习或差分隐私技术，确保数据在推理过程中不被泄露。
